ازگر لائبریریاں۔
گہری سیکھنے کے لیے 10 بہترین ازگر لائبریریاں
Python ایک اعلی پروگرامنگ زبان بننے کے لیے مسلسل بڑھ رہی ہے۔ اس کی بہت سی وجوہات ہیں، بشمول دیگر مرکزی دھارے کی زبانوں کے مقابلے میں اس کی انتہائی اعلی کارکردگی۔ اس میں انگریزی جیسی کمانڈز اور نحو بھی شامل ہیں، جو اسے ابتدائی کوڈرز کے لیے بہترین انتخاب بناتا ہے۔
شاید ازگر کا سب سے بڑا سیلنگ پوائنٹ اس کی اوپن سورس لائبریریوں کی وسیع مقدار ہے جو زبان کو ڈیٹا سائنس سے لے کر ڈیٹا ہیرا پھیری تک ہر چیز کے لیے استعمال کرنے کے قابل بناتی ہے۔
ازگر اور گہری تعلیم
ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جس میں مصنوعی نیورل نیٹ ورکس شامل ہیں، جو انسانی دماغ کی ساخت سے متاثر الگورتھم ہیں۔ ڈیپ لرننگ میں بہت سی ایپلی کیشنز ہیں اور آج کی بہت سی AI ٹیکنالوجیز میں استعمال ہوتی ہے، جیسے کہ خود چلانے والی کاریں، نیوز ایگریگیشن ٹولز، نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)، ورچوئل اسسٹنٹس، بصری شناخت، اور بہت کچھ۔
حالیہ برسوں میں، Python گہری سیکھنے کے لیے ایک ناقابل یقین ٹول ثابت ہوا ہے۔ چونکہ کوڈ جامع اور پڑھنے کے قابل ہے، یہ اسے گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز کے لیے ایک بہترین میچ بناتا ہے۔ اس کا سادہ نحو دیگر پروگرامنگ زبانوں کے مقابلے میں ایپلی کیشنز کو تیزی سے تیار کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ڈیپ لرننگ کے لیے ازگر کے استعمال کی ایک اور بڑی وجہ یہ ہے کہ زبان کو مختلف پروگرامنگ زبانوں میں کوڈ کیے گئے دوسرے سسٹمز کے ساتھ مربوط کیا جا سکتا ہے۔ اس سے اسے دوسری زبانوں میں لکھے گئے AI پروجیکٹس کے ساتھ ملانا آسان ہو جاتا ہے۔
آئیے گہری سیکھنے کے لیے ازگر کی 10 بہترین لائبریریوں پر ایک نظر ڈالتے ہیں:
1. TensorFlow
TensorFlow وسیع پیمانے پر گہری سیکھنے کی ایپلی کیشنز کے لیے بہترین Python لائبریریوں میں سے ایک سمجھا جاتا ہے۔ گوگل برین ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ، یہ لچکدار ٹولز، لائبریریوں اور کمیونٹی وسائل کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے۔ ابتدائی اور پیشہ ور افراد یکساں طور پر ٹینسرفلو کو گہرے سیکھنے کے ماڈلز کے ساتھ ساتھ نیورل نیٹ ورکس بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
TensorFlow میں ایک فن تعمیر اور فریم ورک ہے جو لچکدار ہے، جو اسے مختلف کمپیوٹیشنل پلیٹ فارمز جیسے CPU اور GPU پر چلانے کے قابل بناتا ہے۔ اس کے ساتھ ہی، یہ ٹینسر پروسیسنگ یونٹ (TPU) پر کام کرنے پر بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ Python لائبریری کا استعمال اکثر ڈیپ لرننگ ماڈلز میں کمک سیکھنے کو لاگو کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، اور آپ مشین لرننگ ماڈلز کو براہ راست تصور کر سکتے ہیں۔
یہاں TensorFlow کی کچھ اہم خصوصیات ہیں:
- لچکدار فن تعمیر اور فریم ورک۔
- مختلف کمپیوٹیشنل پلیٹ فارمز پر چلتا ہے۔
- تجریدی صلاحیتیں۔
- گہرے اعصابی نیٹ ورکس کا انتظام کرتا ہے۔
2. پیٹورچ۔
گہری سیکھنے کے لیے پائیتھون کی ایک اور مشہور لائبریری پائیٹورچ ہے، جو کہ ایک اوپن سورس لائبریری ہے جسے فیس بک کی اے آئی ریسرچ ٹیم نے 2016 میں بنایا تھا۔ لائبریری کا نام ٹارچ سے لیا گیا ہے، جو Lua میں لکھا گیا ایک گہری سیکھنے کا فریم ورک ہے۔ پروگرامنگ زبان.
PyTorch آپ کو بہت سے کام انجام دینے کے قابل بناتا ہے، اور یہ خاص طور پر NLP اور کمپیوٹر وژن جیسی گہری سیکھنے والی ایپلی کیشنز کے لیے مفید ہے۔
PyTorch کے کچھ بہترین پہلوؤں میں اس کی تیز رفتاری سے عمل درآمد بھی شامل ہے، جسے یہ بھاری گراف کو سنبھالتے ہوئے بھی حاصل کر سکتا ہے۔ یہ ایک لچکدار لائبریری بھی ہے، جو آسان پروسیسرز یا CPUs اور GPUs پر کام کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ PyTorch میں طاقتور APIs ہیں جو آپ کو لائبریری کے ساتھ ساتھ قدرتی زبان کی ٹول کٹ میں توسیع کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
PyTorch کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- شماریاتی تقسیم اور آپریشن
- ڈیٹاسیٹس پر کنٹرول
- گہری سیکھنے کے ماڈلز کی ترقی
- انتہائی لچکدار
3. بے حس
دیگر معروف Python لائبریریوں میں سے ایک، NumPy کو بڑی کثیر جہتی صف اور میٹرکس پروسیسنگ کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ اعلی درجے کے ریاضیاتی افعال کے ایک بڑے سیٹ پر انحصار کرتا ہے، جو اسے خاص طور پر گہری سیکھنے میں موثر بنیادی سائنسی حسابات کے لیے مفید بناتا ہے۔
NumPy arrays کو دیگر Python فہرستوں کے مقابلے میں بہت کم سٹوریج ایریا کی ضرورت ہوتی ہے، اور وہ استعمال میں تیز اور زیادہ آسان ہیں۔ ڈیٹا کو میٹرکس میں ہیرا پھیری، ٹرانسپوز، اور لائبریری کے ساتھ نئی شکل دی جا سکتی ہے۔ NumPy بہت زیادہ پیچیدہ کام کی ضرورت کے بغیر گہری سیکھنے کے ماڈلز کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے ایک بہترین آپشن ہے۔
یہاں NumPy کی کچھ اہم خصوصیات ہیں:
- شکل میں ہیرا پھیری
- اعلی کارکردگی کا N-جہتی سرنی آبجیکٹ
- ڈیٹا کی صفائی / ہیرا پھیری
- شماریاتی آپریشنز اور لکیری الجبرا
4. سککیٹ سیکھیں
Scikit-Learn اصل میں SciPy لائبریری میں تیسری پارٹی کی توسیع تھی، لیکن اب یہ گیتھب پر ایک اسٹینڈ ایلون پائتھون لائبریری ہے۔ Scikit-Learn میں DBSCAN، گریڈینٹ بوسٹنگ، سپورٹ ویکٹر مشینیں، اور درجہ بندی، ریگریشن، اور کلسٹرنگ کے طریقے کے اندر بے ترتیب جنگلات شامل ہیں۔
Scikit-Learn کے سب سے بڑے پہلوؤں میں سے ایک یہ ہے کہ یہ دوسرے SciPy سٹیکس کے ساتھ باآسانی انٹرآپریبل ہے۔ یہ صارف دوست اور مستقل بھی ہے، جس سے ڈیٹا کا اشتراک اور استعمال کرنا آسان ہوتا ہے۔
اسکِٹ لرن کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- ڈیٹا کی درجہ بندی اور ماڈلنگ
- اینڈ ٹو اینڈ مشین لرننگ الگورتھم
- ڈیٹا کی پری پروسیسنگ
- ماڈل انتخاب
5. سائنس پائی۔
یہ ہمیں Scipy پر لے آتا ہے، جو کہ Numpy پر مبنی ایک مفت اور اوپن سورس لائبریری ہے۔ SciPy بڑے ڈیٹا سیٹس پر سائنسی اور تکنیکی کمپیوٹنگ کرنے کی صلاحیت کی بدولت پائیتھون کی بہترین لائبریریوں میں سے ایک ہے۔ یہ صف کی اصلاح اور لکیری الجبرا کے لیے سرایت شدہ ماڈیولز کے ساتھ ہے۔
پروگرامنگ لینگویج میں NumPy کے تمام افعال شامل ہیں، لیکن یہ انہیں صارف دوست، سائنسی ٹولز میں بدل دیتا ہے۔ یہ اکثر تصویری ہیرا پھیری کے لیے استعمال ہوتا ہے اور اعلیٰ سطحی، غیر سائنسی ریاضیاتی افعال کے لیے بنیادی پروسیسنگ خصوصیات فراہم کرتا ہے۔
SciPy کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- صارف دوست
- ڈیٹا ویژولائزیشن اور ہیرا پھیری
- سائنسی اور تکنیکی تجزیہ
- بڑے ڈیٹا سیٹوں کی گنتی کرتا ہے۔
6. پانڈاس
بنیادی طور پر ڈیٹا سائنس اور گہری سیکھنے کے مضامین میں استعمال ہونے والی اوپن سورس ازگر لائبریریوں میں سے ایک پانڈاس ہے۔ لائبریری ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور تجزیہ کے اوزار مہیا کرتی ہے، جو ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ لائبریری عددی جدولوں اور ٹائم سیریز کے تجزیے کے لیے اپنے طاقتور ڈیٹا ڈھانچے پر انحصار کرتی ہے۔
پانڈا لائبریری سیریز اور ڈیٹا فریمز فراہم کر کے ڈیٹا کو منظم کرنے اور اسے دریافت کرنے کا ایک تیز اور موثر طریقہ پیش کرتی ہے، جو ڈیٹا کی مؤثر طریقے سے نمائندگی کرتے ہیں اور اس میں مختلف طریقوں سے جوڑ توڑ بھی کرتے ہیں۔
پانڈوں کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- ڈیٹا کی انڈیکسنگ
- ڈیٹا سیدھ
- ڈیٹاسیٹس کو ضم کرنا/جوڑنا
- ڈیٹا ہیرا پھیری اور تجزیہ
ڈیپ لرننگ ایپلی کیشنز کے لیے ایک اور ازگر کی لائبریری Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit) ہے، جو پہلے کمپیوٹیشنل نیٹ ورک ٹول کٹ کے نام سے جانا جاتا تھا۔ اوپن سورس ڈیپ لرننگ لائبریری کا استعمال ڈسٹریبیوٹڈ ڈیپ لرننگ اور مشین لرننگ کے کاموں کو نافذ کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔
CNTK آپ کو CNTK فریم ورک کے ساتھ پیشین گوئی کرنے والے ماڈلز جیسے convolutional neural networks (CNNs)، فیڈ فارورڈ ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) اور ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) کو یکجا کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ اختتام سے آخر تک گہرے سیکھنے کے کاموں کے مؤثر نفاذ کے قابل بناتا ہے۔
CNTK کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- اوپن سورس
- گہرے سیکھنے کے کاموں کو تقسیم کریں۔
- پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کو CNTK فریم ورک کے ساتھ جوڑیں۔
- آخر سے آخر تک گہرے سیکھنے کے کام
8. کیراس
Kears ایک اور قابل ذکر اوپن سورس Python لائبریری ہے جو گہرے سیکھنے کے کاموں کے لیے استعمال ہوتی ہے، جس سے تیزی سے گہرے نیورل نیٹ ورک کی جانچ ہوتی ہے۔ Keras آپ کو ماڈلز بنانے، گرافس کو دیکھنے اور ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ کرنے کے لیے درکار ٹولز فراہم کرتا ہے۔ اس کے اوپری حصے میں، اس میں پہلے سے لیبل والے ڈیٹا سیٹس بھی شامل ہیں جنہیں براہ راست درآمد اور لوڈ کیا جا سکتا ہے۔
کیراس لائبریری کو اکثر ترجیح دی جاتی ہے کیونکہ یہ ماڈیولر، قابل توسیع اور لچکدار ہے۔ یہ اسے ابتدائیوں کے لیے صارف دوست اختیار بناتا ہے۔ یہ مقاصد، تہوں، اصلاح کاروں، اور ایکٹیویشن کے افعال کے ساتھ بھی ضم ہو سکتا ہے۔ Keras مختلف ماحول میں کام کرتا ہے اور CPUs اور GPUs پر چل سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی اقسام کے لیے وسیع ترین رینجز میں سے ایک بھی پیش کرتا ہے۔
کیراس کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- اعصابی تہوں کی ترقی
- ڈیٹا پولنگ
- ڈیپ لرننگ اور مشین لرننگ ماڈلز بناتا ہے۔
- ایکٹیویشن اور لاگت کے افعال
9. تھیانو
ہماری فہرست کے اختتام کے قریب تھیانو ہے، ایک عددی کمپیوٹیشن Python لائبریری جو خاص طور پر مشین لرننگ اور گہری لائبریریوں کے لیے تیار کی گئی ہے۔ اس ٹول کے ساتھ، آپ ریاضیاتی تاثرات اور میٹرکس کیلکولیشنز کی موثر تعریف، اصلاح، اور تشخیص حاصل کریں گے۔ یہ سب تھیانو کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ گہرے سیکھنے کے ماڈلز کی تعمیر کے لیے جہتی صفوں کے روزگار کے لیے استعمال ہو سکے۔
تھیانو کو بہت سے ڈیپ لرننگ ڈویلپرز اور پروگرامرز استعمال کرتے ہیں جس کی بدولت یہ ایک انتہائی مخصوص لائبریری ہے۔ اسے سینٹرل پروسیسنگ یونٹ (CPU) کے بجائے گرافکس پروسیسنگ یونٹ (GPU) کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔
تھیانو کی کچھ اہم خصوصیات یہ ہیں:
- بلٹ ان توثیق اور یونٹ ٹیسٹنگ ٹولز
- اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ریاضیاتی حسابات
- تیز اور مستحکم تشخیص
- اعداد و شمار پر مبنی حسابات
10. ایم ایکس نیٹ
گہری سیکھنے کے لیے ہماری 10 بہترین Python لائبریریوں کی فہرست کو بند کرنا MXNet ہے، جو کہ ایک انتہائی قابل توسیع اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے۔ MXNet کو گہرے عصبی نیٹ ورکس کو تربیت دینے اور تعینات کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، اور یہ ماڈلز کو انتہائی تیزی سے تربیت دے سکتا ہے۔
MXNet بہت سی پروگرامنگ زبانوں کو سپورٹ کرتا ہے، جیسے Python، Julia، C، C++، اور مزید۔ MXNet کے بہترین پہلوؤں میں سے ایک یہ ہے کہ یہ GPU پر ناقابل یقین حد تک تیز رفتار حساب کتاب اور وسائل کے استعمال کی پیشکش کرتا ہے۔
یہاں MXNet کی کچھ اہم خصوصیات ہیں:
- انتہائی قابل توسیع
- اوپن سورس
- ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورکس کی تربیت اور تعیناتی کریں۔
- ٹرینوں کے ماڈل تیز ہیں۔
- حساب کی تیز رفتار
